课程主页: https://www.udemy.com/course/mastering-polars-high-performance-data-analysis-in-python/
在这个数据驱动的时代，数据分析的效率和性能至关重要。今天，我想向大家推荐一门非常出色的在线课程：**《掌握 Polars：在 Python 中进行高性能数据分析》**。这门课程专为希望提升数据处理能力的 Python 用户而设计，尤其适合数据科学家、分析师和工程师。
### 课程概述
这门课程带领学员深入了解 Polars（版本 1.22.x），这是一个新一代 DataFrame 库，旨在提供更快、更具可扩展性和高效的数据处理能力。与传统的 Pandas 库相比，Polars 在处理大数据集时显著提高了速度和效率。
### 课程亮点
通过实际项目和真实数据集的学习，您将掌握 Polars 的基本操作以及高级数据转换技巧。课程内容包括：
– **Polars 与 Pandas 的对比**：了解为何 Polars 更快以及其底层工作原理。
– **Polars DataFrames & LazyFrames**：深入理解高效的数据结构。
– **过滤、排序与聚合**：以闪电般的速度执行操作。
– **GroupBy 和联接**：轻松处理复杂数据转换。
– **时间序列与字符串操作**：处理日期、时间戳和文本数据。
– **I/O 操作**：读取和写入 CSV、Parquet、JSON 等格式。
– **Polars 表达式与 SQL 类查询**：解锁强大的数据处理技巧。
– **并行处理与延迟评估**：优化大数据集的性能。
### 适合人群
这门课程非常适合：
– 处理大型数据集的 Python 用户。
– 寻求更快替代方案的数据分析师与科学家。
– 从事大数据或 ETL 管道的工程师。
– 希望为数据技能的未来做好准备的任何人。
### 为什么学习 Polars？
– **超快的性能**：在许多情况下，速度是 Pandas 的 10-100 倍。
– **现代 CPU 构建**：采用多线程和基于 Rust 的优化。
– **内存高效**：即使在有限的 RAM 环境下也表现良好。
– **适合大数据与 ETL**：完美处理大规模数据集。
### 总结
通过这门课程，您将能够自信地使用 Polars 进行实际的数据分析，优化工作流程，并像专业人士一样处理海量数据。我强烈推荐这门课程给任何希望提升数据分析技能的朋友们！快来加入学习吧！
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